Java-JVM复习03-GC

本文详细介绍了Java中垃圾回收的两种主要算法——引用计数和可达性分析,以及它们的优缺点。同时,讲解了不同生命周期对象所采用的垃圾回收策略,如标记-清除、标记-复制和标记-整理。此外,还概述了多种垃圾收集器,如SerialGC、ParallelScavengeGC和G1GC,以及如何根据系统需求选择合适的垃圾收集器。

1. 判断对象是否可回收的算法

  • 引用计数算法(Reference Counting) java不适用
  1. 在对象中添加一个引用计数器
  2. 对象被引用,计数器 +1
  3. 引用失效,计数器 -1
  4. 计数器 =0 时,可回收

优点:简单,回收效率高
缺陷:两个对象互相引用或者多个对象循环引用都会导致计数器永 ≠0

  • 可达性分析算法(Reachability Analysis)
  1. GC Roots引用链能达到的对象不可回收
  2. GC Roots不能达到的对象可回收
    在这里插入图片描述

GC Roots 包括以下

  • 局部变量表里的变量引用
  • 本地方法栈JNI的引用
  • 类静态属性的引用
  • 字符串常量池里的引用
  • 运行时常量池的引用
  • 所有被加载的Class对象

关于引用

  • 强引用:把一个对象赋给一个引用变量,这个引用变量就是一个强引用
  • 软引用:内存足够时软引用对象不会被回收,内存空间不足时才会被回收
  • 弱引用:不管内存是否足够,只要GC了,就会被回收
  • 虚引用:无实际引用对象,作用只是跟踪对象的状态,被回收时会发出通知

2. 执行垃圾回收的算法

  • 标记-清除算法
  1. 标记GC Roots能达到的所有对象
  2. 遍历
  3. 清除未被标记的对象

在这里插入图片描述

  • 标记-复制算法(新生代s0和s1区)
  1. 把内存分成两半,只使用其中一半
  2. 需要GC时,把当前GC Roots能达到的对象复制到另一半内存
  3. 回收原内存里的所有对象

在这里插入图片描述

  • 标记-整理算法(老年代)
  1. 标记GC Roots能达到的所有对象
  2. 所有标记的对象整理到内存的一端
  3. 清理边界外的所有空间

在这里插入图片描述
不同生命周期的对象采用不同的GC方式,三种算法对比

在这里插入图片描述

3.垃圾收集器

在这里插入图片描述
单核

  • Serial GC
  1. 采用 Copying 算法
  2. 单线程串行
  3. Client 模式下默认的新生代垃圾收集器
  • Serial Old GC
  1. 采用 Mark-Compact 算法
  2. 单线程串行
  3. Client 模式下默认的老年代垃圾收集器

在这里插入图片描述
多核

  • ParNew GC
  1. Serial GC的多线程版本,其余一样
  2. 只能用在新生代
  • Parallel Scavenge GC
  1. 侧重于可控的吞吐量:运行用户代码时间/(运行用户代码时间+垃圾收集时间)
  2. 自适应调节策略与ParNew GC不同
  3. Server 模式下默认的新生代垃圾收集器(JDK1.8)
  • Parallel Old GC
  1. Parallel Old CG是Parallel Scavenge的年老代版本
  2. Server 模式下默认的老年代垃圾收集器(JDK1.8)
  • CMS GC
  1. 侧重于低延迟,目标是获取最短垃圾回收停顿时间
  2. 使用 Mark-Sweep 算法
  • G1 GC(JDK1.9)
  1. 可以非常精确控制停顿时间,在不牺牲吞吐量前提下,实现低延迟垃圾回收
  2. 使用 Mark-Compact 算法
  3. 它把堆内存划分为大小固定的几个独立区域,并且跟踪这些区域的垃圾收集进度,同时在后台维护一个优先级列表,每次根据所允许的收集时间,优先回收垃圾最多的区域。区域划分和优先级区域回收机制,确保 G1 收集器可以在有限时间获得最高的垃圾收集效率

如何选择GC?

  • 最小化使用内存和CPU开销,选 Serial GC
  • 最大化吞吐量,选 Parallel GC
  • 最小化中断时间,选 CMS GC
内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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